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Enregistrement W4320158724 · doi:10.32938/jep.v6i3.1340

Analisis Potensi Ekonomi untuk Meningkatkan Daya Saing Di Kawasan Perbatasan Nusa Tenggara Timur

2021· article· id· W4320158724 sur OpenAlexaff
Anggelina Delviana Klau, Ulul Hidayah

Notice bibliographique

RevueEkopem Jurnal Ekonomi Pembangunan · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAgricultural scienceForestryGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak Kawasan Perbatasan Darat Provinsi NTT yang meliputi Kabupaten Malaka, Kabupaten Belu, Kabupaten TTU dan Kabupaten Kupang. Berdasarkan data BPS NTT tahun 2016-2019 menunjukan pertumbuhan ekonomi pada keempat wilayah tersebut selalu mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Tujuan Penelitian ini untuk mengetahui potensi perekonomian pada masing-masing daerah yang dapat mendorong peningkatan daya saing di Kawasan Perbatasan Nusa Tenggara Timur. Metode yang digunakan adalah analisis LQ, Shift Share serta Tipologi Klassen. Hasil analisis menunjukan bahwa potensi ekonomi wilayah perbatasan darat Provinsi Nusa Tenggara Timur secara umum ada di sektor administrasi pemerintahan, pertahanan dan jaminan sosial wajib. Namun masing-masing wilayah tetap memiliki keunggulan yang berbeda-beda seperti Kabupaten Kupang unggul pada sektor penggalian dan pertambangan, Kabupaten TTU unggul pada sektor transportasi dan pergudangan, Kabupaten Belu unggul pada sektor perdagangan besar dan Kabupaten Malaka unggul pada sektor industri pengolahan. Masing-masing sektor unggulan harus mampu didorong sebagai leading sektor yang nantinya akan memberikan dampak pengganda bagi perekonomian wilayah. Kata Kunci : Potensi Ekonomi, Kawasan Perbatasan, Daya saing Abstract The land border area of ​​NTT Province which includes Malacca Regency, Belu Regency, TTU Regency and Kupang Regency. Based on NTT BPS data for 2016-2019 shows economic growth that always increases from year to year. The purpose of this study is to determine the economic potential to increase competitiveness in the East Nusa Tenggara Border Area. The method used is the analysis of LQ, Shift Share and Klassen Typology. The results of the analysis show that the economic potential of the land border area of ​​East Nusa Tenggara Province in general is in the government administration sector, defense and mandatory social security. However, each region still has different advantages such as Kupang Regency excels in the quarrying and mining sector, TTU Regency excels in the transportation and warehousing sector, Belu Regency excels in the wholesale trade sector and Malaka Regency excels in the manufacturing sector. Each sector must be able to be encouraged as a leading sector which will later have a multiplier impact on the regional economy. Keyword : Economic Potential, Border area, Competitiveness

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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